Stable Diffusion web UI 是基於 Gradio 的瀏覽器界面，用於 Stable Diffusion 模型的各種應用，如：文生圖、圖生圖等，適用所有以 Stable Diffusion 延伸的擴充模型。關於這個工具軟體的安裝方式請參考我之前寫過的另一篇圖文，請先安裝並學習使用後再接續看本文教學。這次的主題是「Dreambooth Extension」，

這次要介紹的是適用於 Stable Diffusion web UI 的擴展「Latent Couple extension」（專案名：stable-diffusion-webui-two-shot），這是由ぱるた開發的開源擴展，主要用途就是可以同時在一次的 AI 繪圖中分割繪製多個主題或人物，透過全局與分割區塊的提詞撰寫，能在一張圖畫中塑造多種不同的主題但又融合得恰恰好，實在非常不簡單，

又是一篇含金量極高的文章！AI 繪圖技術發展的越來越快速，感覺不關注一兩天就會錯過非常多新消息，而最近網上剛剛有開發者釋出 ControlNet 擴充功能給 Stable Diffusion web UI 用。至於什麼是 ControlNet？它是一種神經網路結構，透過添加額外條件來控制擴散模型。因此我們可以給 AI 提供人物骨架或者草稿，來讓 AI 進一步依照這樣的條件繪製新的圖片，

Stable Diffusion web UI 開發者給予軟體很大的擴充空間，只要有程式開發能力，任何人都能開發自己所需要的擴充功能，也因此最近幾個月關於 Stable Diffusion web UI 的資源越來越豐富，這都要感謝各個開發者的努力及貢獻。這次要介紹的擴充功能專案名稱為「sd-webui-ar」，全名為「Stable Diffusion WebUI Aspect Ratio…

在上一次的教學中，我已經詳細解說了 ControlNet 擴充功能的安裝及使用方式，不清楚的朋友可以點過去參考看看。那時只有示範提取圖中人物骨架跟草稿邊緣偵測後進行 AI 繪圖，沒有提到另一個也非常厲害的運用方式，即參考指定影像構圖進行重新繪圖，這個 ControlNet 的模型名稱是「control_sd15_seg」，簡單來說 AI 透過這個模型可以將輸入的影像進行分割，切分成多個子區塊，

之前提到 Stable Diffusion web UI 搭配 ControlNet 的一大功能，就是能用照片指定 AI 繪圖中人物的姿勢，這當中使用的就是 Openpose 模型，它能辨識照片中的人物姿勢，也就能產生人物的骨架，重點是它可以一次辨識到照片中的所有人，所以用來做多人動作圖也是可以的。而 ControlNet 的擴充功能並沒有支援自訂骨骼動作跟收藏骨架的功能，

自從 ControlNet 出來後，人們可以開始透過它來更客製化 AI 繪圖的作品，如給它素描上色、人物姿勢、場景構圖等，前陣子講解過如何在 Stable Diffusion web UI 安裝全新的 ControlNet 擴充功能，相信很多朋友都已經照著該圖文教學開始玩了，不過有沒有發現每次生成似乎只能用一套 ControlNet 模型做搭配？事實上，

AI 繪圖技術高速發展，越來越多人想學習這方面的軟體使用，而 Stable Diffusion web UI 會是您的最佳選擇！怎麼說呢？其開源的特性使社群蓬勃發展，軟體更新速度快，很容易就能比他人更早接觸新技術，進而從新技術中提升作品品質或多元性！之前分享過「Latent Couple」這個擴充功能能讓畫面分割，指定分割區要跑的提詞，進而達成同時分割繪製多個主題或人物，

過去我使用 Stable Diffusion web UI 做標籤（提詞、咒語）反推都是靠 DeepDanbooru 去做，不過這個工具相對簡陋，因此有人開發出更進階的工具 Tagger（中文為「標記器」），除了可以做單張影像的分析反推外，還能直接以目錄（資料夾）為目標批次處理多張影像喔！非常方便，特別是針對需要做模型訓練的人來說更是實用。另外這個擴充預設以一個圖像到文本模型為基礎反推提詞的，

Stable Diffusion 的高度開源讓這個 AI 繪圖社群蓬勃發展，又加上由 AUTOMATIC1111 開發的 web UI 給予很大的擴充自由度，不斷有大量創意及想法湧入，前陣子橫空出世的 Multi-ControlNet 就讓 AI 繪圖抵達另一個新境界，原本令人詬病之 AI 不會畫手的問題也迎刃而解！繼續閱讀前，還請大家先看過我前面有關連性的兩篇圖文（請照順序看，避免有知識遺漏！），